!HU000004920T2! (19)
HU
(11) Lajstromszám:
E 004 920
(13)
T2
MAGYAR KÖZTÁRSASÁG Magyar Szabadalmi Hivatal
EURÓPAI SZABADALOM SZÖVEGÉNEK FORDÍTÁSA G06F 11/34
(21) Magyar ügyszám: E 04 814830 (22) A bejelentés napja: 2004. 12. 17. (96) Az európai bejelentés bejelentési száma: EP 20040814830 (97) Az európai bejelentés közzétételi adatai: EP 1695192 A1 2005. 07. 07. (97) Az európai szabadalom megadásának meghirdetési adatai: EP 1695192 B1 2008. 08. 13.
(51) Int. Cl.:
(30) Elsõbbségi adatok: 531347 P 2003. 12. 19. 15719 2004. 12. 17.
(73) Jogosult: Proclarity Corporation, Boise, ID 83702 (US)
US US
(74) Képviselõ: dr. Antalffy-Zsiros András, DANUBIA Szabadalmi és Jogi Iroda Kft., Budapest
(72) Feltaláló: LOKKEN, Robert, C., Boise, Idaho 83703 (US) (54)
(2006.01) G06F 17/30 (2006.01) (87) A nemzetközi közzétételi adatok: WO 05060687 PCT/US 04/042692
Dinamikus folyamatmetrikák automatikus megfigyelése és statisztikai elemzése jelentõs változatok feltárására
(57) Kivonat
HU 004 920 T2
Egy szelektálási modul lehetõvé teszi egy felhasználó számára, hogy az legalább egy mérési értéket megha-
tározzon, amelyet egy dimenzió hierarchia legalább egy dimenziójában figyelemmel kell kísérni. Egy ve-
1. ábra A leírás terjedelme 16 oldal (ezen belül 6 lap ábra) Az európai szabadalom ellen, megadásának az Európai Szabadalmi Közlönyben való meghirdetésétõl számított kilenc hónapon belül, felszólalást lehet benyújtani az Európai Szabadalmi Hivatalnál. (Európai Szabadalmi Egyezmény 99. cikk (1)) A fordítást a szabadalmas az 1995. évi XXXIII. törvény 84/H. §-a szerint nyújtotta be. A fordítás tartalmi helyességét a Magyar Szabadalmi Hivatal nem vizsgálta.
1
HU 004 920 T2
2
zérlési határérték kalkulátor minden egyes meghatározott mérési érték és minden egyes meghatározott dimenzió vonatkozásában kibont egy-egy idõsorozatot egy többdimenziós adatbázisból a meghatározott dimenzióban a meghatározott mérési értékhez, és automatikusan kiszámít egy vagy több vezérlési határértéket a meghatározott dimenzióban a meghatározott mérési értékre vonatkozóan, a kibontott idõsorozat alapján, statisztikus folyamat vezérlési (Statistical Pro-
cess Control, SPC) technika segítségével. Ezt követõen egy megfigyelõ modul az újonnan megkapott adatokat, beleértve minden egyes meghatározott dimenzióban minden egyes meghatározott mérési értéket, figyelemmel kísér, hogy azok egy vagy több automatikusan kiszámított vezérlési határérték alapján nem kerültek¹e határértéken kívülre. Egy riasztás modul riasztást vált ki, ha ilyen határértéken kívüli állapotot detektálnak.
Mûszaki terület Jelen találmány általánosságban az adatfeldolgozás területére vonatkozik. Ezen belül jelen találmány multidimenzionális/többdimenziós adatok elemzésére szolgáló módszerekre vonatkozik.
más után következõ idõszakaszokban elemzõ techni15 kákat ismertet. Célja az adatelemzés fokozott pontossága és megbízhatósága, olyan összetett matematikai függvények segítségével, amelyek egy sokkal robusztusabb analitikus számítást tesznek lehetõvé. A korábbi felfogásokhoz viszonyított elõnyei ellené20 re a riasztó szoftver továbbra is jelentõs felhasználói ismereteket elõfeltételez a megfelelõ küszöbértékek beállításához. A metrikák idõben gyakran fluktuálnak, néha széles tartományban. Egy küszöbértéknek a történeti átlaghoz túl közeli beállítása számos hamis 25 riasztást eredményezhet, vagyis riasztás kiváltására kerül sor, jóllehet minden normálisan mûködik. Másrészrõl egy küszöbértéknek a tipikus értékektõl túlságosan messze esõ beállítása azt eredményezheti, hogy soha nem történik riasztás, a folyamatban bekö30 vetkezett alapvetõ változás ellenére. Ezen túlmenõen a hagyományos szoftver csupán az adatok periodikus ellenõrzését automatizálja. Ha a felhasználónak folyamat metrikák százait vagy ezreit kell felügyelnie, úgy száz vagy ezer riasztást kell konfi35 gurálnia, és minden egyes riasztáshoz meg kell határoznia a helyes küszöbértéket vagy kifejezést. Ezen túlmenõen, a felhasználónak idõszakonként be kell állítani a küszöbértékeket aszerint, ahogy a feltételek az idõvel változnak. A riasztások beállítása és karbantar40 tása rendkívül unalmas lehet. Az üzleti folyamatokat egyre gyakrabban többdimenziós adatbázisokkal jellemzik. Fogalmi szinten egy többdimenziós adatbázis egy adatkocka ötletét használja arra, hogy a felhasználó számára az adatdi45 menziókat bemutassa. Például az „eladásokat” a termék modell földrajzi adatok, idõ vagy valamilyen más dimenzióban lehetne megmutatni. Ebben az esetben az „eladások” az adatkocka mérték attribútuma, míg a többi dimenziót tulajdonság attribútumként tekint50 hetjük. Emellett egy adatbázis létrehozó egy dimenzión belül (például egy regionális hierarchián belül állami és városi szinteket) hierarchiákat és szinteket definiálhat. A többdimenziós adatbázisok összetettségük kö55 vetkeztében tovább súlyosbítják a fent vázolt felügyeleti problémákat. A több dimenzión keresztülnyúló felügyelõ folyamatok (intézkedések) számára manuálisan létrehozott küszöbértékek rendkívül fárasztóak, vagy egyes esetekben gyakorlatilag lehetetlenek lehet60 nek.
A találmány háttere Az üzleti élet részt vevõi egyre inkább hajlanak folyamatok vagy projektek menedzselésére. A folyamatok olyan ismételhetõ, szisztematikus intézkedésekre alkalmasak, melyek lehetõvé teszik a folyamat menedzsere számára annak meghatározását, hogy a szóban forgó folyamat szokásos módon viselkedik¹e vagy a folyamattal kapcsolatban valami megváltozott. Legmagasabb szinten maga az üzlet is egy „folyamat” – hiszen bemeneti erõforrásokat (idõ, tõke, emberek, anyagok stb.) igényel, és eredményt (eladások és profit) állít elõ. Az üzletemberek úgy építik fel a folyamatokat, hogy szisztematikusan végre tudják hajtani terveiket és egy becsülhetõ nyereséget produkáljanak. Ez ahhoz az alapvetõ kérdéshez vezet, hogy mi változik, illetve mi változott. Az embereknek tudniuk kell, ha egy folyamat valamilyen bemeneti vagy kimeneti paramétere megváltozik, mert az fenyegeti egy szervezet elõrebecsülhetõségét, és elõrejelzés lehet arra nézve, hogy az aktuálisan futó folyamatokat meg kell változtatni, hogy a kívánt végeredmény jelentkezzen. Hagyományosan a menedzserek (papíron vagy elektronikusan) jelentéseket kapnak, hogy átnézhessék a kulcsfontosságú üzleti folyamat metrikákat és hogy vizuális felügyeletükkel és gyakorlatuk alapján megpróbálják észlelni, ha valami megváltozott. Sajnálatos módon a manuális átvizsgálás folyamata erõsen idõintenzív volt és a menedzser részérõ jelentõs ismereteket kívánt meg. A legutóbbi években egy „kézi úton” figyelmeztetõ szoftvert vezettek be, amelyek lehetõvé teszi a menedzser számára, hogy az a kulcsfontosságú folyamat metrikákra vonatkozó küszöbértékeket állítson be. Ezek a küszöbértékek lehetnek állandók, vagy, mint legújabban, lehetnek kifejezések. A szoftver így felügyeli a metrikák idõbeli lefolyását és riasztást kezdeményez, ha a küszöbértéket átlépik. Az EP 1195694 számú szabadalmi dokumentum többdimenziós adatok felügyeltére és statisztikai elemzésére szolgáló technikákat, valamint a trendeket egy-
2
1
HU 004 920 T2
A rajz rövid leírása Az 1. ábra egy többdimenziós adatbázis vázlata. A 2. ábra egy adatkockaként megjelenített többdimenziós adatbázis nézete. A 3. ábra egy felügyelt metrika idõbeli lefolyásának görbéje. A 4. ábra dinamikus folyamatmetrikák automatikus felügyeletére és statisztikai elemzésére szolgáló rendszer tömbvázlata. Az 5. ábra egy normál eloszlási görbét mutat. A 6. ábra a 4. ábra szerinti rendszer folyamatábrája, amely a vezérlõ határértékek automatikus kiszámítását mutatja be. A találmány összefoglalása A többdimenziós adatokban mérési értékekként jelentkezõ üzleti metrikákhoz statisztikus folyamatvezérlõ (Statistical Process Contol, SPC) technikákat alkalmazunk. Ezek az SPC technikák lehetõvé teszik, hogy a rendszer kiszûrje a mérési értékek normális, napról napra jelentkezõ véletlenszerû változásait és megvizsgálja az egy üzleti folyamatban azok alapját képezõ, alapvetõ változásokat. A rendszer automatikusan alkalmazza ezeket a technikákat a metrikákkal kapcsolatban, és meghatározza azt a helyes küszöbértéket, amely meghatározná a különbséget a normális, véletlenszerû változás és az alapvetõ változás között. Ily módon riasztások válthatók ki, hogy figyelmeztessék a felhasználót, hogy valami megváltozott, anélkül, hogy a felhasználó valaha is meghatározott volna valamilyen speciális küszöbértéket. Ezen túlmenõen a felhasználók folyamatok tucatjaihoz tartozó metrikák százait képesek felügyelni és megfigyelni a megváltozott körülmények tekintetében, anélkül, hogy speciális riasztásokat kellene ehhez beállítaniuk. Részletes leírás Az ábrákra hivatkozva, amelyeken hasonló hivatkozási számok hasonló elemekre vonatkoznak, és a jobb érthetõség érdekében egy hivatkozási szám elsõ számjegye azt az ábraszámot jelöli, amelyben a szóban forgó elem elõször szerepel. A következõ leírásban a találmány kiviteli alakjainak alapos megértése céljából számos különbözõ programozási részlet, szoftver modul, felhasználói kiválasztás, hálózati tranzakció, adatbázis lekérdezés, adatbázis struktúra stb. kerül feltüntetésre. Szakember azonban világosan látja, hogy a találmány egy vagy több speciális részlet nélkül, vagy más eljárással, más összetevõkkel, anyagokkal stb. is megvalósítható a gyakorlatban. Egyes esetekben jól ismert struktúrákat, anyagokat vagy mûveleteket nem tüntettünk fel vagy nem írtunk éle részletesen, hogy elkerüljük ezzel a találmány zavaró aspektusait. A bemutatott jellemzõk, szerkezeti kialakítások vagy jellegzetességek továbbá bármilyen megfelelõ és alkalmas módon kombinálhatók egymással egy vagy több kiviteli alaknál. Az 1. ábra egy online analitikus feldolgozó (On-Line Analitical Processing, OLAP) 100 adatbázis vázlata.
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60 3
2
OLAP egy olyan adatbázis típusra vonatkozik, amely elõsegíti azoknak a 102 mérési adatoknak az elemzését, amelyeket különbözõ kategóriákba vagy 104 dimenziókba gyûjtöttünk össze. Például az 1. ábra 100 adatbázisában a 102 mérési érték tartalmazhat „eladások”, „eladások növekedése”, „bruttó árrés”, „visszáru arány”, „átlagos árengedmény” stb. kategóriákat. A 104 dimenzió magukban foglalhatnak „idõ”, „termékek”, „eladói csoportok”, „fogyasztók” stb. kategóriákat. Maguk a 104 dimenziók további 104 dimenziókat is tartalmazhatnak, amelyekre gyakran mint szintekre hivatkozunk. Például a „fogyasztók” 104 dimenzió tartalmazhat „régió”, „ország”, „állam” és „fogyasztó” szinteket. Mint a 2. ábrán látható, egy három 104 dimenziós OLAP 100 adatbázis úgy fogható meg, mint egy kocka, ahol a kocka minden egyes tengelye egy üzlet valamilyen 104 dimenzióját jelöli (például „idõ”, „termék”, „fogyasztók”), és minden egyes cellája valamilyen 102 mérési értéket jelöl (például „eladási érték”). Az üzleti folyamatok könnyen megjeleníthetõk az OLAP 100 adatbázisokban, melyek hozzájárulnak azok népszerûségéhez. Mint fent leírtuk, a menedzsereknek tudniuk kell, ha egy üzleti folyamat valamilyen bemeneti vagy kimeneti paramétere megváltozik, mert az ronthatja a szervezet megbecsülhetõségét, és jelzésként szolgálhat arra, hogy az aktuális folyamatokat meg kell változtatni, hogy a kívánt eredményt lehessen elérni. Hagyományosan a menedzsereknek írásos jelentésekre kellett hagyatkozniuk és szemmel és tapasztalatukkal kellett meggyõzõdniük arról, hogy valami megváltozott¹e vagy sem. Késõbb manuális riasztó szoftvert fejlesztettek ki, amely lehetõvé tette a menedzser számára, hogy a kulcsfontosságú folyamat metrikákhoz küszöbértékeket állítson be. Mindkét módszer azonban jelentõs ismereteket elõfeltételez a menedzser részérõl, akár a változások felfedezése, akár a monitorozó szoftver számára a küszöbértékek beállítása tekintetében. A 3. ábra a fenti problémát egy olyan grafikonon mutatja be, amelyen a „bruttó árrés” 102 mérési értéket tüntettük fel a „hónapok” 104 dimenzió függvényében. Egy menedzser például manuálisan beállíthat egy 300±6% riasztási küszöbértéket. Ez azonban számos 302 hibás riasztást fog eredményezni olyan mérési értékeknél, amelyek egyébként a metrika történetileg normális variációján belül vannak. Ezen túlmenõen a többdimenziós modellek összetettsége miatt a menedzsernek riasztások százait vagy ezreit kellene konfigurálnia, és minden egye riasztáshoz meg kellene határoznia a helyes küszöbértéket vagy kifejezést. A 4. ábra dinamikus folyamat metrikák (vagyis mérési értékek) automatikus felügyeletére és statisztikai elemzésére szolgáló 400 rendszer tömbvázlata, mely rendszer a fent említett problémákat oldja meg és hátrányokat küszöböli ki. Kiinduláskor egy felhasználó egy 402 kiválasztási modult hív meg, hogy ott egy vagy több 102 mérési értéket válasszon ki vagy specifikáljon, amelyeket egy vagy több 104 dimenzió függvényében kell figyelemmel kísérni. Az egy vagy több 102 mérési érték és 104 dimenzió egy, például az 1. ábrán be-
1
HU 004 920 T2
mutatott OLAP 100 adatbázishoz tartozó vázlat grafikus megjelenítésébõl választható ki. Például a felhasználó kijelölheti, vagy más módon kiválaszthatja a kívánt egy vagy több 102 mérési értéket és 104 dimenziót a vázlaton, majd megfelelõ utasítás végrehajtásával regisztrálhatja kiválasztását/kiválasztásait. Más kiviteli alakok esetében az egy vagy több 102 mérési értékeket és 104 dimenziókat egy listából választhatja ki úgy, hogy a kiválasztott entitások neveit megadja stb. Egy másik kiviteli alak esetében az OLAP 100 adatbázisban lévõ adatokat egy 404 adatforrásból, például egy könyvelõrendszerbõl telepítjük. A 404 adatforrás idõközönként, például óránként, naponta, hetente, negyedévenként stb., vagy egy tranzakciót követõ alapon szolgáltat új adatokat. Mint látható, egy 406 vezérlési határérték kalkulátor veheti az egy vagy több 102 mérési érték és 104 dimenzió kiválasztásokat a 402 kiválasztási modulból. Adott esetben a 406 vezérlési limit kalkulátor 408 detektálási ciklus, 410 tûrés és 411 szolgáltatási eljárás kiválasztásait is megkaphatja, mint azt részletesebben még a leírás késõbbi részében bemutatjuk. Leírásunk maradékában a kiválasztott 102 mérési értékekkel és 104 dimenziókkal foglalkozunk, többes számban, jóllehet azok egyes számban is ugyanilyen módon kezelendõk. Csupán példaként, a felhasználó a 402 kiválasztási modul segítségével a következõ lehetõségeket választhatja ki vagy adhatja meg: Megfigyelendõ metrika: bruttó árrés Megfigyelendõ terület és mélység: termékek (összes termék) A detektálás gyakorisága: havi Tûrés: 95%. A megfigyelendõ „metrika” egy 104 dimenziónak felel meg az OLAP 100 adatbázisban. A megfigyelendõ „terület és mélység” egy vagy több 104 dimenziót jelent az 1. ábrán bemutatott dimenzió hierarchiából. Más kiviteli alakok esetében a felhasználó a termék 104 dimenzión belül különbözõ szinteket is meghatározhat, mint amilyen a „PC termékvonal” vagy a „XC¹15 termék”. A „detektálás gyakorisága” általánosságban a „idõ” 104 dimenzió valamelyik szintjére vonatkozik, lehet például éves, negyedéves, havi, napi stb. A „tûrés” kifejezhetõ egy megbízhatósági értékként, például „95%¹os biztonságú, hogy egy riasztás nem téves riasztás”, vagy valamilyen más jelzése annak, hogy az automatikusan létrehozott vezérlési 412 határértékeket mennyire „szorosan” kell értelmeznie a 416 megfigyelõ modulnak. A 402 kiválasztási modullal kiválasztott opciók további példái tartalmazhatják az alábbiakat is: Megfigyelendõ metrika: eladások növekedése Megfigyelendõ terület és mélység: Termékek (összes szint) Eladási csoportok (összes szint) Felhasználók (az „összes”, továbbá régió, ország és állam szintek). A detektálás gyakorisága: napi Tûrés: 80%.
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60 4
2
A találmány egy megvalósítása értelmében a 406 vezérlési határérték kalkulátor statisztikus folyamat vezérlõ (SPC) technikákat használ arra, hogy minden egyes kiválasztott 102 mérési érték számára minden egyes kiválasztott 104 dimenzióban automatikusan kiszámítson egy vagy több 412 vezérlési határértéket. Mint azt késõbb még részletesebben is leírjuk, a 412 vezérlési határértékek küszöbértékek riasztások generálására, ha határértéken túlik feltételeket vagy körülményeket detektálnak. Azonban a hagyományos megközelítéstõl eltérõen ezeket a küszöbértékeket automatikusan állítják be, nem pedig a felhasználó határozza meg. Egy lehetséges konfiguráció esetében az automatikusan kiszámított 412 vezérlési határértékeket egy 414 vezérlési határérték tárban tároljuk el, az ahhoz tartozó egy vagy több 102 mérési érték és 104 dimenzió jelzésével együtt. A 414 vezérlési határérték tár adatbázisként is megvalósítható, bár egy számítógép memóriájában vagy valamilyen tárolóeszközben bármilyen alkalmas adatstruktúrát használhatunk erre a célra. Egy kiviteli alak esetében a 414 vezérlési határérték tár egy olyan 416 megfigyelõ modul számára férhetõ hozzá, amely az újonnan kapott adatokat (például kiválasztott 102 mérési értékeket a kiválasztott 104 dimenziókban) figyel, amelyeket a 404 adatforrás szolgáltat számára. Az új adatok közvetlenül beolvashatók a 404 adatforrásból vagy az OLAP 100 adatbázisból (amelyet a 404 adatforrásból származó adatokkal periodikusan frissíthetünk). Bizonyos kiviteli alakok esetében a 404 adatforrás automatikusan szolgáltathat új adatértékeket a 416 megfigyelõ modul számára, vagy rögzített idõintervallumokban, vagy kívánságra, vagy ha azok elérhetõvé válnak. Egyes kiviteli alakoknál a 416 megfigyelõ modul periodikusan (mint azt egy kiviteli alak esetében a 408 detektálási ciklus megadja) ellenõrizheti a 404 adatforrást vagy az OLAP 100 adatbázist, hogy vannak¹e frissítések. Mint fent megjegyeztük, a szóban forgó 408 detektálási ciklus adott esetben havi, napi vagy akár óránkénti frissítéseket is megkívánhat. A 416 megfigyelõ modul az újonnan szerzett adatokat összehasonlítja a 414 vezérlési határérték tárban lévõ 412 vezérlési határértékekkel, hogy megállapítsa, fennáll¹e valamilyen határértéken túli feltétel (például egy 102 mérési érték meghalad egy felsõ 412 vezérlési határértéket, vagy kisebb, mint egy alsó 412 vezérlési határérték). Ha határértéken túli feltételt észlel, akkor a 416 megfigyelõ modul egy 418 riasztás modult riasztás kiváltására utasít. Egy kiviteli alak esetében egy 418 riasztás modul felel a felhasználóhoz eljuttatandó riasztásért egy elõre meghatározott vagy valamilyen felhasználó által kiválasztott eljuttatási módnak megfelelõen. A riasztás eljuttatására különbözõ szolgáltatások használhatók, például 420 e¹mail szolgáltatás, 422 rövid üzenet szolgáltatás (SMS), vagy egy 424 személyhívó szolgáltatás (paging). Szakember számára ismert módon egyéb riasztás eljuttató szolgáltatások széles skálája használható.
1
HU 004 920 T2
Egy kiviteli alak értelmében minden egyes riasztást közvetlenül kiváltását követõen eljuttatunk. Alternatívaként a 418 riasztás modul egy meghatározott számú riasztást összegyûjthet, csoportosíthatja a riasztásokat a fogadók szerint, majd a riasztásokat eljuttathatja a megfelelõ fogadókhoz periodikus idõközönként, ha egy beállított számú riasztás történt, vagy hasonló alkalommal. Jóllehet az elõzõ tárgyalás azt sugallja, hogy az összes meghatározott 102 mérési értékhez és 104 dimenzióhoz tartozó 412 vezérlési határértéket kiszámítjuk és tároljuk, mielõtt mag a megfigyelés zajlik, ez nem minden egyes kiviteli alaknál van így. Olyan megvalósítások is elképzelhetõk, amelyeknél a 412 vezérlési határértékeket egy meghatározott 104 dimenzió mentén egy meghatározott 102 mérési értékre számítjuk ki, ideiglenesen eltároljuk, majd azonnal összehasonlítjuk az aktuális adatokkal, hogy megállapítsuk, történt¹e valamilyen határérték túllépés. Összegezve, a 4. ábra szerinti 400 rendszerrel végrehajtott algoritmust mutattunk be az alábbi pszeudokód szerint: 1. Minden egyes kiválasztott megfigyelt metrika (102 mérési érték) esetében: 1. Minden egyes kiválasztott 104 dimenzió esetében: 1. Egy idõsorozat (102 mérési értékek 104 idõdimenzióban) kibontása az OLAP 10 adatbázisból; 2. A kiválasztott 102 mérési érték számára a kiválasztott 104 dimenzióban 412 vezérlés határértékek automatikus kiszámítása; 3. A 412 vezérlési határértékek eltárolása a 414 vezérlési határérték tárban. 2. Az újonnan kapott adatok vonatkozásában minden egyes kiválasztott 102 mérési érték figyelése minden egyes kiválasztott 104 dimenzióban, egy határértéken túli feltétel tekintetében, a tárolt vezérlési határérték alapján. 3. Ha egy határértéken túli feltételt detektálunk, akkor riasztás kiváltása. 4. Csoportos riasztások a fogadónként, és meghatározott egy vagy több eljárás útján történõ eljuttatás. A 6. ábra a 412 vezérlési határértékek kiszámítására mutat egy, statisztikus folyamatvezérlõ (SPC) technikát használó eljárást. Az SPC statisztikus eljárásokat használ a folyamatokban bekövetkezõ változások mérésére és elemzésére. Mint azt leggyakrabban a gyártóiparban használják, az SPC célja a folyamat minõségek felügyelete és a folyamatok rögzített tûréseken belül tartása. Egy kiviteli alak értelmében a 406 vezérlési határérték kalkulátor egy 600 idõsorozatot (vagyis 102 mérési értékek vagy más adatpontok 104 idõdimenzióban) bont ki az OLAP 100 adatbázisból. A 600 idõsorozattal lefedett idõperiódus és az adatpontok száma változhat, a rendelkezésre álló adatok függvényében. Általánosságban, elõnyös, ha az alapvonali idõintervallumban legalább 25 vagy 30 adatpontunk van. Néha az is segítséget jelent, ha néhány aktuális adatpontot az alap-
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60 5
2
vonalon kívül hagyunk úgy, hogy lehetõség nyílik az alapvonal hatékonyságának a növelésére. Ha néhány aktuális pontot kihagyunk az alapvonalból, úgy azok összehasonlíthatók lesznek az alapvonali átlaggal és a 412 vezérlési határértékekkel, anélkül, hogy valamilyen befolyásuk lett volna az átlagra és a vezérlési határérték számításokra. A bemutatás egyszerûbbé tétele érdekében a 600 idõsorozatot egy 602 vezérlési grafikonnal kapcsolatban jelenítettük meg. A 602 vezérlõ grafikonok meghatározott kvantitatív metrikák meghatározott leíró statisztikáinak grafikus megjelenítései, és az SPC-ben alkalmazott elsõdleges eszköznek minõsülnek. A 4. ábra 406 vezérlési határérték kalkulátorának nem kell olyan aktuális 602 vezérlési grafikont létrehoznia, amelyet a felhasználó látni tud, jóllehet egy kiviteli alaknak megfelelõen képes lenne rá. A 602 vezérlési grafikont inkább azért állítjuk elõ, hogy azokat a számításokat illusztrálja, amelyeket a 406 vezérlési határérték kalkulátor automatikusan végre tud hajtani. Az SPC számos különbözõ 602 vezérlési grafikon típuson alapul, amelyek különbözõ adattípusokhoz használhatók, amelyek pedig különbözõ számításokat eredményeznek. Legalább négy fõ típus létezik (változatok tucatjai mellett), ami a 602 vezérlési grafikont illeti. Az elsõ típust az x¹grafikont (és a vonatkozó x¹vonalat, r és s grafikonokat) a 6. ábrán tüntettük fel. Az x¹grafikon elsõsorban „változó” adatokkal használandó, melyek általában valamilyen mérési értékek, mint amilyen egy tárgy hossza, vagy az idõ, ami egy folyamat befejezéséhez szükséges, vagy egy adott periódus alatt elõállított tárgyak száma. Az x¹grafikonon túl három speciális 602 vezérlõ grafikon típus van, azaz a p¹grafikon, c¹grafikon és u¹grafikon. Ezeket a grafikonokat akkor használjuk, ha a mért adatok bizonyos feltételeknek megfelelnek (vagy bizonyos attribútumoknak). Például a p¹grafikont „binomiális” adatokhoz használjuk. A p¹grafikonokat a „megy-nem megy” tesztek eredményeihez használjuk, mint amilyen például azon munkamegrendeléseknek a százalékos aránya, amelyeket az elõirányzott költséghatáron belül sikerült teljesíteni. Ebben az esetben egy munkamegrendelést vagy teljes egészében az elõirányzaton belül lehetett megvalósítani, vagy nem („megy-nem megy”). A p¹grafikonok elõnye az, hogy figyelembe veszik a minta méretét (a befejezett munka megrendelések számát) és ha a minta túl kisméretû (azaz nagyon kis számú munka megrendelést lehetett befejezni), akkor számol a nagyszintû véletlenszerû fluktuációval is. A c¹grafikont „Poisson” folyamatokhoz használjuk. Ezeket véletlenszerûen érkezõ modellekhez használjuk, vagy akkor, ha attribútumokat „számolunk”. Ez a grafikon típus például figyelni tudja a „hibák” számát számos egyenlõ minta mindegyikében (konstans minta méret). Az elõfordulást jelentõ adatok (jelentések száma havonta) empirikusan jelentkezik, hogy alkalmazkodjon a „Poisson” modellhez, és a c¹grafikont akkor ajánljuk, ha az elõfordulás jelentés számokat kell grafikonon ábrázolni.
1
HU 004 920 T2
Az u¹grafikont akkor használjuk, ha számba vesszük a mintánkénti „hibákat”, ha a minta nagyság minden egyes „megfigyeléshez” változik. Az esetek számát rögzített idõszakaszokban vesszük számba, például havonta vagy évente, de a minta nagysága (az egyes idõszakokban ledolgozott emberi munkaerõórák száma) változik. Egy kiviteli alak értelmében a 406 vezérlési határérték kalkulátor kiválasztja a megfelelõ „grafikont” (és az ahhoz tartozó számításokat), az elemzendõ 102 mérési értékek típusa alapján. Ez automatikusan meghatározható az adatokból, vagy megadhatja a felhasználó is. Természetesen szakember számára ismert módon másfajta 602 grafikonok és azokkal társított SPC számítások széles variációs köre is használható. Ezt követõen a 406 vezérlési határérték kalkulátor automatikusan kiszámít egy vagy több 412 vezérlési határértéket, például egy felsõ vezérlési határértéket (Upper Control Limit, ULC) és/vagy egy alsó vezérlési határértéket (Lower Control Limit, LCL) a 600 idõsorozat számára. Egy kiviteli alak értelmében a 412 vezérlési határérték(ek)et a következõ képletek szerint számíthatjuk ki: UCL=X+Zs 1. képlet LCL=X–Zs 2. képlet ahol X az adatok számtani átlagértéke, s a mérvadó szórás, és Z egy opcionális szorzó, amely tûrési tényezõként szolgálhat. Az adatok (X) számtani átlaga, amelyet középértéknek is nevezünk, az alábbi szerint határozható meg:
5
X= i =1 n
ahol Xi a 102 mérési érték a 600 idõsorozatban, és n a 102 mérési értékek száma a 600 idõsorozatban. A mérvadó szórás számításai változhatnak a 602 vezérlési grafikon típusától függõen. Például egy x¹grafikon esetében legalább két szabványos módszer létezik a mérvadó szórás kiszámítására. Az elsõ a következõ képlet alkalmazását jelenti: s=
10
å (X
- X )2 n -1 i
4. képlet
A második módszer az, hogy az adatpont párok átlagos tartomány értékét 0,887-del megszorozzuk. Egy c¹grafikon esetében a mérvadó szórás az átlag 15 négyzetgyöke: s= X 5. képlet Egy p¹grafikon esetében a mérvadó szórást az egyes dátum értékekbõl számítjuk ki. Ennek képlete: s=
20
ahol p = 25
3. képlet
6. képlet
N=a próbálkozások száma ebben az idõintervallumban. Egy u¹grafikon esetében a mérvadó szórást hasonlóképpen az egyes dátum értékekbõl számítjuk ki. Ennek képlete: s=
i
p (1- p ) N
a# sikeres # próbálkozások # száma és próbálkozások # száma
30
n
åX
2
u N mérvadó. minta. nagyság
7. képlet
az. összes. hiba æ ö ahol u = ç ÷ (mérvadó.minta.nagyság) és a . teljes . min ta . nagyság è ø
N=a minta nagyság az aktuális idõperiódusra (vagyis sorozat minta nagyság). Mint az szakember számára egyértelmû, más típusú 602 vezérlési grafikonokhoz másfajta mérvadó eltérés számítási módokat használhatunk. Egy kiviteli alak értelmében Z értéke hatásosan meghatározza a 414 vezérlési határértékek tûrését. Például, mint az a 5. ábra normál eloszlási görbéjén látható, Z=1 érték magában foglalja az összes adatpontot az átlag 1 mérvadó eltérésén belül, ami az adatpontoknak megközelítõleg 68%¹át felölelné. Hasonlóképpen, egy Z=2 érték magában foglalja az összes adatpontot két 2 mérvadó eltérésen belül, ami az adatpontok hozzávetõlegesen 95%¹át jelenti. Így, kisebb Z érték szorosabb 412 vezérlési határértékeket eredményez, ami a riasztásokat az átlaghoz közelebb esõ adatértékek esetén is kiváltja, míg nagyobb Z értékek lazább 412 vezérlési határértékeket eredményeznek, ami azt jelenti, hogy szélesebb potenciális értéktartományt kapunk anélkül, hogy riasztást váltanánk ki. Egy kiviteli alak értelmében Z értéke megfelelhet a felhasználó által meghatározott, 4. ábrán lát-
ható 410 tûrésnek (vagy abból levezethetõ). Önkéntes 40 példaként egy 90%¹os meghatározott 410 tûrés vagy megbízhatóság érték megfelelhet Z=3 értéknek. A találmányi gondolaton belül más kontextusban más értékeket is használhatunk. Egy kiviteli alak értelmében a 406 vezérlési határér45 ték kalkulátor finomíthatja az új vagy létezõ adatok alapján a 412 vezérlési határértékekre vonatkozó számításokat. Például a 406 vezérlési határérték kalkulátor a létezõ adatokban irányvonalakat kereshet: – egyedi pontok a felsõ vezérlési határérték felett 50 – egyedi pontok az alsó vezérlési határérték alatt – hét pont egy sorban a felsõ átlag felett vagy az átlag alatt – hét pont egy növekvõ emelkedõ sorban – hét pont egy csökkenõ, süllyedõ sorban 55 – tizenegy pontból tíz pont egy sorban, mind átlag felett vagy mind átlag alatt – ciklusok, vagy más nem véletlenszerû minták az adatokban – két vagy három pont egy sorban, két mérvadó el60 térésen kívül, az átlag felett, vagy három pont kö6
1
HU 004 920 T2
zül kettõ egy sorban, két mérvadó eltérésen kívül az átlag alatt – öt pontból négy egy sorban, egy mérvadó eltérésen kívül az átlag felett, vagy ötbõl négy pont egy sorban egy mérvadó eltérésen kívül az átlag alatt. Ha úgy találjuk, hogy a fenti feltételek közül akármelyik létezik, akkor a 412 vezérlési határértékeket újra kell számolnunk. Például, ha a kiinduló 602 vezérlési grafikon egyedi, különálló vagy több pontot mutat a 412 vezérlési határértékeken kívül, akkor a 406 vezérlési határérték kalkulátor újraszámolhatja mind az átlagos, mint a mérvadó eltérést (amely befolyásolja a 412 vezérlési határértékeket) úgy, hogy az említett pontokat nem veszi figyelembe. Az átlagos és 412 vezérlési határértékek újraszámolását követõen a 406 vezérlési határérték kalkulátor elemezheti a fennmaradó adatokat. Ha az új átlag jobban kettéosztja a fennmaradó adatokat, mint az eredeti átlag (ez megfelel az átlag bármelyik oldalán lévõ adatpontoknak), akkor az megerõsíti a különálló pontok eltávolításának a hitelességét. Az átlag és a 412 vezérlési határértékek újraszámolása után további pontok válhatnak különálló pontokká. Súlyos esetben ez ahhoz vezethet, hogy a „különállókat” egy végtelen sorozatban kivesszük, amíg nagyon kevés adat marad. Ilyen esetben az a legjobb, ha visszatérünk az eredeti átlaghoz és 412 vezérlési határértékekhez. Egyes esetekben több pontot (például hetet vagy többet) találhatunk a 600 idõsorozatban, melyek mindegyike növekvõ/csökkenõ. Ez az állapot azt jelzi, hogy valamilyen folytonos változás (rámpa) történhet az adatokban. Egy kiviteli alak esetében a 406 vezérlési határérték kalkulátor összeadhatja az átlagot és a vezérlési határértékeket. Ez a statisztikus folyamat vezérlési (SCP) technika igazolja, hogy az adatokra folytonos, jelentõs változás hat. Az SPC¹t mint egy formális „tesztet” tekinthetjük a jelentõs változás(ok) fennállására. Ebben az esetben a teszt azt mutatja, hogy jelentõs változás van folyamatban. Ha az átlag és vezérlési határértékeket hozzáadtuk, a 406 vezérlési határérték kalkulátor detektálni tudja a folytonos változást, mint változás lépések sorozatát, az átlag és vezérlési határértékek több, egymást nem átlapoló régióban történõ felhasználásával. Itt hasonló megfontolások érvényesek, mint azoknál az eljárásoknál, amelyeket az egy sorban lévõ, átlag fölött vagy átlag alatt található hét pont esetén használtunk. Ha a szakaszok túlságosan rövidnek bizonyulnak, a 406 vezérlési határérték kalkulátor egyszerûen elhagyhat egy hosszabb idõszakasz tartományt, melynek pontjai az LCL alól az UCL felé tartanak (vagy fordítva). Hasonlóképpen, az SPC¹t a trend fennállására szolgáló „tesztként” tekinthetjük. A kiesõk eltávolítását vagy az adatok két vagy több szakaszra bontását követõen, és egy új mérvadó eltérés kiszámítását követõen a mérvadó eltérésben csökkenésnek kell beállnia. Ez azt fogja jelenteni, hogy a 412 vezérlési határértékek közelebb kerülnek az átlag-
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60 7
2
hoz. Ha nincs világos csökkenés a mérvadó eltérésben, akkor az adatok felosztása, vagy a kiesõ, szélsõ értékek kidobása nem volt igazolható. Egy, a 412 vezérlési határértékeken kívül esõ új dátumhoz (egyetlen dátum pont jelentõs eltolás) a 412 vezérlési határérték kalkulátor megkísérelheti megállapítani az okot, majd meghatározni a korrigáló vagy megerõsítõ akciókat, a végbement változás irányától függõen. Ha a jövõbeli adatok visszatérnek a 412 vezérlési határértékek közé, akkor a 406 vezérlési határérték kalkulátor a fennálló átlag és 412 vezérlési határértékeket változatlanul hagyhatja Ha a jövõbeli adatok a 412 vezérlési határértékeken kívül (vagy azokhoz közeli értéken) maradnak, akkor a 406 vezérlési határérték kalkulátor, mint fent vázoltuk, új átlag és 412 vezérlési határértékeket számíthat ki. Szakember számára nyilvánvaló, hogy az elmondottak csupán egy SPC technikát fednek le. Számos más SPC módszert alkalmazhatunk a találmány oltalmi körén belül. Az SPC technikákról további információ található Donald J. Wheeler: „Understanding Variadon: The Key to Managing Chaos” címû mûvében, 1999. november, 2. kiadás. Bár az eddigiekben meghatározott találmány szerinti kiviteli alakokat és alkalmazásokat mutattunk be és írtunk le, nyilvánvaló, hogy a találmány nem korlátozódik az itt bemutatott pontos konfigurációra és összetevõkre. Szakember számára nyilvánvaló módon számtalan módosítás, változtatás és variáció végezhetõ az itt leírt és bemutatott találmány szerinti eljárások és rendszerek kialakításában, mûködésében, részleteiben, anélkül, hogy ezzel a jelen találmány oltalmi körét kikerülnénk. A találmány kiviteli alakjai különbözõ lépéseket tartalmazhatnak, amelyek egy általános célú vagy célorientált számítógépen végrehajtandó gépen végrehajtható utasításokban testesíthetõk meg, vagy, alternatív megoldásként, valamilyen más elektronikus készülékben vagy rendszerben. Más kiviteli alakok esetében a lépések olyan hardver összetevõkkel valósíthatók meg, melyek a lépések végrehajtására specializált logikát tartalmaznak vagy hardver, szoftver és/vagy förmver bármilyen kombinációjával. A jelen találmány kiviteli alakjai számítógép program termékként is megvalósíthatók, amelyek valamilyen géppel olvasható közeget tartalmaznak, amelyen olyan utasítások vannak tárolva, amelyet egy számítógép (vagy más elektronikus készülék) programozására használhatunk, hogy az itt leírt folyamatokat elvégezze. A géppel olvasható közeg tartalmazhat, korlátozás nélkül, floppy lemezeket, optikai lemezeket, CD¹ROMokat, DVD-ROM-okat, ROM¹ot, RAM¹ot, EPROM¹ot, EEPROM¹ot, mágneses vagy optikai kártyákat, valamilyen jelterjesztõ közeget vagy más közeggel/géppel olvasható közeg típust, mely alkalmasa elektronikus utasítások tárolására. Például leírt folyamatok végrehajtására vonatkozó utasításokat egy távoli számítógéptõl (például szervertõl) egy az utasításokat kérõ számító-
1
HU 004 920 T2
géphez (például klienshez) továbbíthatunk egy adathordozó hullámba vagy más jelterjesztõ közegbe ágyazott adatjelek útján, valamilyen kommunikációs kapcsolaton (például hálózati kapcsolaton) keresztül.
SZABADALMI IGÉNYPONTOK 1. Számítógéppel megvalósított eljárás, amely a következõ lépéseket tartalmazza: többdimenziós adatbázist (100) tartalmazó adat dimenzionális hierarchia legalább egy dimenziójában (104) figyelendõ legalább egy mérési érték (102), és egy tûrési tényezõ (410) felhasználó általi meghatározása; minden egyes meghatározott mérési érték és minden egyes meghatározott dimenzió vonatkozásában: a többdimenziós adatbázisból (100) a meghatározott dimenzióban lévõ meghatározott mérési érték számára egy idõsorozat (600) kibontása; statisztikus folyamat vezérlési (SPC) technika alkalmazása annak detektálására, hogy az újonnan kapott adatokban lévõ trend a tûrési tényezõn (410) belül található¹e, a meghatározott dimenzióban lévõ meghatározott mérési értékre egy vagy több vezérlési határérték (412) kibontott idõsorozatokon alapuló automatikus kiszámítására; az egyes automatikusan kiszámított vezérlési határértékek tárolása; az újonnan kapott adatok figyelése, beleértve minden egyes meghatározott dimenzióban (104) lévõ minden egyes meghatározott mérési értéket (102) egy határértéken kívüli állapotra vonatkozóan, egy vagy több tárolt vezérlési határérték (412) alapján; és riasztás kiváltása egy észlelt határértéken kívüli állapotra válaszképpen. 2. Az 1. igénypont szerinti eljárás, amely tartalmazza továbbá: egy detektálási ciklus (408) meghatározásának a felhasználó számára lehetõvé tételét, ahol a figyelés tartalmazza továbbá az aktuális adatok periodikus megszerzését a meghatározott detektálási ciklus szerint minden egyes meghatározott dimenzióban (104) minden egyes meghatározott mérési értékre vonatkozóan. 3. Az 1. igénypont szerinti eljárás, amely tartalmazza továbbá: a felhasználó számára egy riasztás eljuttatási eljárás meghatározásának lehetõvé tételét, ahol a kiváltás tartalmazza továbbá egy riasztásnak a meghatározott riasztás eljuttatási eljárás szerinti felhasználóhoz történõ eljuttatását. 4. A 3. igénypont szerinti eljárás, ahol egy riasztás eljuttatása magában foglalja a riasztás e¹mail szolgáltatáson (420) keresztüli, rövid üzenet szolgáltatáson (SMS) (422) keresztüli vagy egy jelzéstovábbító szolgáltatáson (424) keresztüli eljuttatását.
2
5. Az 1. igénypont szerinti eljárás, amely tartalmazza továbbá: legalább egy vezérlési határérték (412) automatikus újraszámítását a meglévõ adatokból egy vagy több kiugró érték (302) megszüntetését követõen. 5 6. Az 1. igénypont szerinti eljárás, amely tartalmazza továbbá: legalább egy vezérlési határérték (412) automatikus újraszámítását az újonnan megszerzett adatok alapján. 10 7. Az 1. igénypont szerinti eljárás, ahol a statisztikus folyamat vezérlési (SPC) technika alkalmazása tartalmazza egy vagy több vezérlési határérték (412) automatikus számítását, amely az idõsorozat (600) átla15 gos és mérvadó eltérésének a függvénye. 8. A 7. igénypont szerinti eljárás, ahol a vezérlési határérték (412) egy felsõ vezérlési határérték (UCL), amely az idõsorozat (600) egy átlagos és egy mérvadó eltérésnek a függvénye az alábbi képlet szerint: UCL=X+Zs 20 ahol az idõsorozat átlagát az alábbi képlet jelenti: n
åX
X= i =1 n
25
i
és az idõsorozat mérvadó eltérését az alábbi képlet adja meg: s= 30
å (X
- X )2 n -1 i
és ahol Xi az idõsorozat (600) mérési értéke, n a mérési értékek (102) száma az idõsorozatban, és Z a tûrési tényezõ (410). 9. A 7. igénypont szerinti eljárás, ahol a vezérlé35 si határérték (412) egy alsó vezérlési határérték (LCL), amely az idõsorozat (600) átlagának és mérvadó eltérésének a függvénye a következõ képlet szerint: LCL=X–Zs 40 ahol az idõsorozat átlagát az alábbi képlet adja meg: n
åX
X= i =1 n
45
i
és az idõsorozat mérvadó eltérését az alábbi képlet adja meg: s= 50
å (X
- X )2 n -1 i
ahol Xi az idõsorozat (600) mérési értéke, n a mérési értékek (102) száma az idõsorozatban, és Z a tûrési tényezõ (410). 10. Számítógépprogram, amely egy számítógépen 55 való végrehajtása során az 1–9. igénypontok bármelyike szerinti eljárást megvalósító kódot tartalmaz. 11. A 10. igénypont szerinti számítógép program, amely egy számítógéppel olvasható közegen van tá60 rolva. 8
1
HU 004 920 T2
12. Rendszer, amely tartalmaz: egy kiválasztási modult egy felhasználó számára, egy többdimenziós adatbázist (100) tartalmazó adat dimenzionális hierarchiájának legalább egy dimenziójában (104) megfigyelendõ legalább egy mérési érték (102) meghatározására, valamint egy tûrési tényezõ (410) meghatározására; egy vezérlési határérték kalkulátort (406) minden egyes meghatározott dimenzióhoz és minden egyes meghatározott mérési értékhez a többdimenziós adatbázisból egy idõsorozat (600) kibontására, amely a meghatározott dimenzióban a meghatározott mérési értékhez tartozik, és egy statisztikus folyamat vezérlési (SPC) technika alkalmazására, az újonnan megszerzett adatokban lévõ trend tûrési tényezõn (410) belül lévõségének a detektálására, a meghatározott dimenzióban a meghatározott mérési értékhez egy vagy több vezérlési határérték (412) kibontott idõsorozaton alapuló automatikus kiszámítására; egy vezérlési határérték adatbázist (414) az egyes automatikusan kiszámított vezérlési határértékek (412) eltárolására; egy megfigyelõ modult (416) az újonnan beszerzett adatok vonatkozásában az egyes meghatározott dimenziókban minden egyes meghatározott mérési érték megfigyelésére egy határértékeken kívüli állapotra vonatkozóan, egy vagy több automatikusan kiszámított vezérlési határérték alapján; és egy riasztás modult (418) egy detektált határértékeken kívüli állapotra válaszképpen egy riasztás kibocsátására. 13. A 12. igénypont szerinti rendszer, ahol a kiválasztási modul alkalmassá van téve, hogy lehetõvé tegye a felhasználó számára, hogy egy detektálási ciklust (408) meghatározzon, és ahol a megfigyelési modul (416) alkalmassá van téve, hogy periodikusan aktuális adatokat szerezzen minden egyes meghatározott dimenzióban (104) minden egyes meghatározott mérési értékre (1029) vonatkozóan, a meghatározott detektálási ciklus (408) szerint. 14. A 12. igénypont szerinti rendszer, ahol a kiválasztási modul alkalmassá van téve, hogy lehetõvé tegye a felhasználó számára, hogy egy riasztás eljuttatási szolgáltatást határozzon meg, és ahol a riasztási modul (418) egy riasztás felhasználóhoz történõ eljuttatására szolgál a meghatározott eljuttatási szolgáltatás révén. 15. A 14. igénypont szerinti rendszer, ahol a meghatározott eljuttatási szolgáltatás egy e¹mail szolgáltatást (420) egy rövid üzenet szolgáltatást (SMS) (422) vagy egy jelzéstovábbító szolgáltatást (424) foglal magában.
2
16. A 12. igénypont szerinti rendszer, ahol a vezérlési határérték kalkulátor (406) alkalmassá van téve legalább egy vezérlési határérték (412) automatikus újraszámítására, a meglévõ adatokból egy vagy több ki5 ugró érték (302) megszüntetést követõen. 17. A 12. igénypont szerinti rendszer, ahol a vezérlési határérték kalkulátor (406) alkalmassá van téve legalább egy vezérlési határérték (412) újonnan kapott adatokon alapuló automatikus újraszámítására. 18. A 12. igénypont szerinti rendszer, ahol a vezér10 lési határérték kalkulátor (406) alkalmassá van téve egy olyan vezérlési határérték (412) kiszámítására, amely az idõsorozat (600) átlagának és mérvadó eltérésnek a függvénye. 19. A 18. igénypont szerinti rendszer, ahol a vezér15 lési határérték kalkulátor (406) alkalmassá van téve, hogy egy felsõ vezérlési határértéket (UCL) számítson ki automatikusan az alábbi képlet szerint: UCL=X+Zs 20 ahol az idõsorozat átlagát az alábbi képlet adja meg: n
åX
X= i =1 n
i
25 és az idõsorozat mérvadó eltérését az alábbi képlet adja meg: s=
å (X
- X )2 n -1 i
30 és ahol Xi az idõsorozat (600) mérési értéke, n a mérési értékek (102) száma az idõsorozatban, és Z a tûrési tényezõ (410). 20. A 18. igénypont szerinti rendszer, ahol a vezér35 lési határérték kalkulátor (406) automatikusan kiszámít egy alsó vezérlési határértéket (LCL) az alábbi képlet szerint: LCL=X–Zs ahol az idõsorozat átlagát az alábbi képlet adja meg: 40 n Xi å X= i =1 n és az idõsorozat mérvadó eltérését az alábbi képlet 45 adja meg: s=
å (X
- X )2 n -1 i
50 és ahol Xi az idõsorozat (600) mérési értéke, n a mérési értékek (102) száma az idõsorozatban, és Z a tûrési tényezõ (410).
9
HU 004 920 T2 Int. Cl.: G06F 11/34
10
HU 004 920 T2 Int. Cl.: G06F 11/34
11
HU 004 920 T2 Int. Cl.: G06F 11/34
12
HU 004 920 T2 Int. Cl.: G06F 11/34
13
HU 004 920 T2 Int. Cl.: G06F 11/34
14
HU 004 920 T2 Int. Cl.: G06F 11/34
15
Kiadja a Magyar Szabadalmi Hivatal, Budapest Felelõs vezetõ: Törõcsik Zsuzsanna Windor Bt., Budapest
